综述：美国麻醉学中电子健康记录系统的叙述性回顾：益处、风险与法医学考量

这篇综述深入探讨了电子健康记录(EHR)系统在麻醉学领域的应用，系统梳理了其临床效益（如精准数据采集、临床决策支持CDS）、潜在风险（如警报疲劳、系统错误）及法医学挑战（如元数据可追溯性）。文章特别强调了EHR元数据在医疗纠纷中的法律发现性，并提出了通过标准化术语（如SNOMED CT）和人工智能(AI)整合来优化风险管理的策略。

　　

历史背景与临床效益

麻醉学长期引领患者安全技术创新，20世纪80年代诞生的麻醉信息管理系统(AIMS)逐步替代纸质记录，2010年后与EHR深度融合。自动化生命体征记录消除了手写误差，而集成化用药管理降低了用药错误风险。多中心围手术期结局组(MPOG)利用EHR数据开展大规模研究，例如通过电子仪表盘改善住院医师对神经肌肉阻滞水平的记录。

法医学风险与元数据挑战

EHR在提升透明度的同时，也因审计日志功能暴露新风险。纽约法院案例Vargas v. Lee确立元数据（如修改时间戳）在法律诉讼中的关键地位。研究显示，40-60%的EHR相关诉讼涉及系统设计缺陷，如下拉菜单缺失罕见场景选项，而用户错误（如复制粘贴错误）占比更高。

伦理与治理框架

联邦法规要求EHR具备审计追踪功能，但各厂商实现程度不一。医疗机构需明确数据保留政策，例如规定术后24小时内完成记录。麻醉团队应参与医院IT决策，推动SNOMED CT等标准术语在麻醉模块的应用，以解决“术后恶心呕吐”等数据提取难题。

人工智能与未来挑战

机器学习模型已能预测术中低血压等风险，但算法责任归属尚未明确。网络安全威胁尤其需警惕，2023年研究指出无线设备互联使麻醉科易受勒索软件攻击。大型语言模型(LLM)可能缓解《治愈法案》下患者即时获取病历数据的压力，但需平衡信息准确性与时效性。

实践建议

• 建立EHR“超级用户”团队处理质量审查与法律请求
• 禁用临床无关的CDS警报以减少疲劳
• 采用云存储与定期渗透测试防范数据泄露
• 在AI工具部署前评估其医疗责任划分机制

（注：全文严格依据原文数据，未添加主观推断）